
#* test 


source  /usr/local/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh 



# python -c "import torch;print(torch.cuda.is_available(), torch.__version__,)"

conda activate atlasnetV2


#* step 1
python -m visdom.server -p 8888

#* step 2, check options
# git pull; python training/train.py --help

#!==================training==========================================================

# CUDA_VISIBLE_DEVICES='4' python training/train.py --model AtlasNet --adjust mlp --nbatch 256
# CUDA_VISIBLE_DEVICES='4'  python training/train.py --model AtlasNet --adjust linear --nbatch 256 > train.log

CUDA_VISIBLE_DEVICES='4'  python training/train.py --model PointTranslation --adjust mlp --nbatch 256 > train.log


#!====================================================================================




#!==================evaluation==========================================================
# python training/train.py --model AtlasNet --adjust mlp \
# --eval --loadmodel log/AtlasNet2D_mlpAdj_shapenet_10patch_2500pts_325ep-1-11/network.pth
#* mean chamfer distance (bs=256): 3.937161333858967
#* mean chamfer distance: 3.897773634020232

# python training/train.py --model AtlasNet --adjust linear \
# --eval --loadmodel log/AtlasNet2D_linearAdj_shapenet_10patch_2500pts_325ep/network.pth
#* mean chamfer distance : 6.92971293427335
#* mean chamfer distance (bs=256): 7.0197606682777405
#!====================================================================================

